146.LRU缓存

 解题思路:

我们设计一个最近最少使用缓存策略/机制时,需要实现以下两操作:

1、获取元素:如果元素在缓存中,则返回其值,否则返回-1.

2、插入元素:如果元素不在缓存中,则插入该元素。当缓存达到其容量时,删除最近最少使用的元素。

LRUcache成员变量包括当前使用的大小size、容量capacity、缓存元素cache、头结点head和为节点tail。

LRUcache定义头结点和尾节点,是为了维护一个双向链表,用于记录每个节点的访问顺序,从而实现LRU缓存的淘汰策略。

DLinkNode表示一个双向链表节点,成员变量包括键值对key和value,以及前驱节点prev和或后继节点next。

DLinkNode定义的是一个节点的结构,用于在链表中存储每个元素的信息。可以将DLinkNode看作是LRUcache中维护双链表中的一个节点。

接下来定义了一些方法:包括:

Constructor(capacity int) LRUCache:构造函数,返回一个 LRU Cache

type LRUcache struct{
	size int
	capacity int
	cache map[int]*DLinkedNode //缓存里的元素/键的key和value
	head,tail *DLinkedNode
}
//定义一个双链表的结构体,还未初始化
type DLinkedNode struct{
	key,value int
	prev,next *DLinkedNode
}
//初始化双链表的结构体
func initDLinkedNode(key,value int) *DLinkedNode{
	return &DLinkedNode{
		key: key,
		value: value,
	}
}
//constructor是LRUcache的构造函数,用来初始化LRUcache结构体
func Constructor(capacity int)LRUcache{
	l:=LRUcache{
		cache: map[int]*DLinkedNode{},
		head:  initDLinkedNode(0,0),
		tail:  initDLinkedNode(0,0),
		capacity: capacity,
	}
	l.head.next=l.tail//定义l的头结点头指针指向l的尾节点
	l.tail.prev=l.head
	return l
}
//Get方法获取缓存中制定key对应的value。
func (this *LRUcache)Get(key int) int{
	if _,ok:=this.cache[key];!ok{
		return -1
	}
	node :=this.cache[key]//新建一个node节点来接键的值value
	this.moveToHead(node)//取完key的值value后,将该node节点放到双链表的头结点位置
	return node.value
}
//Put方法讲一个key-value键值对添加到缓存中。
func(this *LRUcache)Put(key int,value int){
	if _,ok:=this.cache[key];!ok{
		node:=initDLinkedNode(key,value)
		this.cache[key]=node//把node节点放入缓存
		this.addToHead(node)//把node节点放到头结点
		this.size++//缓存使用大小加1
		if this.size>this.capacity{
			removed:=this.removeTail()
			delete(this.cache,removed.key)
			this.size--
		}
	//else表示缓存里已经有了该key的value,Put函数会先更新这个key对应的节点的值
	//然后将这个节点移到双链表的头部,即最近使用过的位置,以及更新最近使用时间
	}else{
		node := this.cache[key]
		node.value = value
		this.moveToHead(node)
	}
}
func (this *LRUcache)addToHead(node *DLinkedNode){
	node.prev=this.head
	node.next=this.head.next
	//要把node节点放在头节点和头结点的下一节点之间
	this.head.next.prev=node//this.head.next.prev头结点的下一节点的prev指针指向node
	this.head.next=node//this.head.next 头结点的next指针指向node
}
//moveToHead方法将一个节点移动到双链表的头部。
func (this *LRUcache)moveToHead(node *DLinkedNode){
	this.removeNode(node)//把node节点删除
	this.addToHead(node)//node节点插入到头结点位置
}
//removeNode方法将一个节点从双向链表中移除。
func(this *LRUcache)removeNode(node *DLinkedNode){
	node.prev.next=node.next
	node.next.prev=node.prev
}
//removeTail方法移除双向链表的尾部节点,并返回该节点。
func (this *LRUcache)removeTail()*DLinkedNode{
	//尾节点并不实际存有数据,尾节点是为了方便直到它的前一节点是什么,方便更新上一节点的next指针
	node:=this.tail.prev//删除的是尾节点的前一个节点
	this.removeNode(node)
	return node
}

### LeetCode 146 LRU Cache 的 C++ 实现 LRU(Least Recently Used)是一种常见的缓存淘汰策略,用于管理固定大小的内存空间。当缓存满时,会移除最近最少使用的数据项以腾出空间。 以下是基于双向链表和哈希表实现的 C++ 解决方案: #### 双向链表节点定义 为了高效地维护访问顺序并快速更新节点位置,可以使用自定义的 `ListNode` 类来表示双向链表中的节点。 ```cpp struct ListNode { int key; int value; ListNode* prev; ListNode* next; ListNode(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {} }; ``` #### 缓存类设计 通过组合哈希表和双向链表,可以在 O(1) 时间复杂度下完成插入、删除以及查找操作。 ```cpp class LRUCache { private: unordered_map<int, ListNode*> map; // 哈希表存储键到节点针的映射关系 ListNode* head; // 虚拟头结点 ListNode* tail; // 虚拟尾结点 int capacity; // 容量上限 public: LRUCache(int cap) : capacity(cap) { head = new ListNode(-1, -1); // 初始化虚拟头部 tail = new ListNode(-1, -1); // 初始化虚拟尾部 head->next = tail; // 连接首尾 tail->prev = head; } ~LRUCache() { ListNode* cur = head; while (cur != nullptr) { ListNode* temp = cur; cur = cur->next; delete temp; } } void removeNode(ListNode* node) { node->prev->next = node->next; node->next->prev = node->prev; } void addToHead(ListNode* node) { node->next = head->next; node->prev = head; head->next->prev = node; head->next = node; } int get(int key) { if (!map.count(key)) return -1; // 如果不存在该key,则返回-1 ListNode* node = map[key]; removeNode(node); addToHead(node); return node->value; } void put(int key, int value) { if (map.count(key)) { // 若已存在则更新其值并将它移到最前面 ListNode* node = map[key]; node->value = value; removeNode(node); addToHead(node); return; } if (map.size() >= capacity) { // 当容量达到上限时,移除最后未被使用的节点 ListNode* lastUsed = tail->prev; removeNode(lastUsed); map.erase(lastUsed->key); delete lastUsed; } ListNode* newNode = new ListNode(key, value); // 创建新节点并加入hashMap与链表前端 map[key] = newNode; addToHead(newNode); } }; ``` 上述代码实现了基本功能[^3],其中包含了以下几个核心部分: - **removeNode**: 将定节点从当前列表中移除。 - **addToHead**: 把某个节点移动至链表开头的位置。 - **get 方法**: 获取对应 key 的值,并将其标记为最新访问过的项目。 - **put 方法**: 插入新的键值对或者覆盖已有条目;如果超出设定的最大数量限制,则清除掉最早之前加载的数据记录。 此版本的时间效率较高,在每次调用 `get()` 或者 `set()` 函数时都能保持常数级时间性能表现[^4]。
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